王佳文， 彭 杰， 紀文君， 白建鐸， 馮春暉， 李洪義

（1.塔里木大學植物科學學院，新疆 阿拉爾 843300；2.中國農業(yè)大學土地科學與技術學院，北京 100083；3.江西財經大學旅游與城市管理學院，江西 南昌 330052）

土壤pH 作為土壤的重要屬性，影響著發(fā)生在地球表面的所有化學、物理和有機過程［1］，其動態(tài)變化也會影響植物生長、土壤養(yǎng)分轉化和土壤養(yǎng)分積累等［2-6］。自然狀態(tài)下土壤pH 變化十分緩慢，但受人類活動影響，土壤pH 變化速率較自然狀態(tài)越來越快，土壤pH變化加速會改變動植物、微生物等生存環(huán)境，終將影響農業(yè)生產和生態(tài)建設［7］。因此，研究土壤pH可變性及潛在的變化，對農業(yè)用地、糧食安全、土地管理和環(huán)境科學等方面具有重要意義［8］。

大量研究表明，我國農田土壤質量正處于快速變化階段，郭治興等［9］指出，20 世紀80 年代至21 世紀初我國農田土壤呈顯著酸化狀態(tài)；白樹彬等［10］分析了遼寧省1982 年、2012 年的耕地土壤pH 時空動態(tài)變化，發(fā)現(xiàn)2012 年較1982 年，有超過88%面積的耕地土壤發(fā)生了不同程度酸化；王寅等［11］分析了吉林省連續(xù)8 a 的農田耕層土壤pH 空間變異，認為土壤酸化的主要因素是化學肥料的大量投入；潘永敏等［12］對宜興地區(qū)土壤pH 進行分析，發(fā)現(xiàn)該地區(qū)表層土壤呈酸化趨勢。我國新疆地區(qū)，尤其以灌溉農業(yè)發(fā)展的南疆地區(qū)，受地理位置及氣候影響，土壤鹽漬化及次生鹽漬化問題頻發(fā)。目前，因土壤鹽漬化造成的農田土壤肥力衰退、生態(tài)環(huán)境惡化問題已十分嚴重。新疆鹽漬化土壤因鹽含量高，土壤堿性過高，對農作物的生長產生鹽害，且堿性土壤易受外因條件如自身結構、灌溉、降雨等影響較中性土壤更易板結，土壤板結會導致土壤環(huán)境中水氣傳導能力減弱，限制作物根系的生長和離子交換［13］。因此，針對土壤鹽漬化嚴重地區(qū)，了解土壤pH空間變化趨勢，快速、簡便、高效的獲取土壤pH數(shù)據，對改良土壤鹽漬化有重大意義。

電磁感應技術具有快速、高效及非破壞性的優(yōu)勢被廣泛用于土壤屬性研究［14］。大地電導率儀是典型的基于電磁感應原理設計的儀器，該儀器具有非接觸方式進行土壤屬性測定的優(yōu)勢。趙長?。?5］對吉林省土壤表觀電導率與土壤pH展開研究發(fā)現(xiàn)二者呈極顯著正相關，為本研究的開展奠定了基礎。本文以南疆阿拉爾墾區(qū)棉田土壤pH為核心指標展開研究，利用EM38-MK2大地電導率儀采集了9塊不同鹽漬化程度棉田土壤的表觀電導率數(shù)據及0～0.375 m、0.375～0.75 m、0.75～1.00 m的土壤剖面樣品，分析探討利用電磁感應技術監(jiān)測土壤pH 的可行性，以期為土壤pH 的快速無損測定提供思路及方法，為鹽漬化土壤的改良提供技術支持。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

阿拉爾墾區(qū)地處亞歐大陸腹地（圖1），地理位置為80°30′～81°58′E，40°22′～40°57′N，總面積約3.9×103km2，海拔990～1040 m，地勢北高南低、西高東低。墾區(qū)多年平均降水量不足50 mm，多年平均蒸發(fā)量超過1992 mm，蒸降比為40:1［16-17］，是我國典型的極端干旱區(qū)。墾區(qū)擁有豐富的光熱資源，適合棉花等經濟作物的種植，是新疆最大的棉花生產基地之一。棉花種植方式為覆膜種植，灌溉模式為春、冬灌采用大水漫灌，棉花生育期內為膜下滴灌，灌溉水源以塔里木河為主。墾區(qū)北部與荒漠區(qū)相鄰，土壤鹽漬化程度高。鹽漬化土壤的改良需消耗大量的淡水資源，加劇了生態(tài)用水與農業(yè)用水的矛盾。特殊的地理位置、極端的氣候條件及不合理的灌溉，導致墾區(qū)土壤鹽漬化與次生鹽漬化現(xiàn)象頻發(fā)，是我國典型的鹽漬化區(qū)域之一。

圖1 研究區(qū)地理位置Fig.1 Geographic position of study area

1.2 EM38-MK2結構

EM38-MK2大地電導率儀（圖2）是獲取土壤屬性數(shù)據的主要儀器，該儀器包含1 個發(fā)射線圈和2個接收線圈，有垂直與水平2 種測定模式。儀器處于水平模式可測定0～0.375 m，0～0.75 m的土壤表觀電導率（ECh0.375, ECh0.75）；垂直模式時可測定0～0.75 m，0～1.0 m的土壤表觀電導率（ECv0.75,ECv1.0）。

圖2 EM38-MK2大地電導率儀Fig.2 Conductivity meter EM38-MK2

1.3 數(shù)據獲取與處理

研究區(qū)土壤表觀電導率數(shù)據獲取過程如下：在樣地選取100 m×100 m 樣方，將EM38-MK2 設置為手動測定模式，表觀電導率采集頻率為1 個·s-1，以20 m 為行距，分別采集樣地水平和垂直2 種模式的表觀電導率數(shù)據，具體過程如圖3a所示。

采集時間為2019 年3 月中旬至3 月末，根據EM38-MK2 大地電導率儀掌機端獲取的土壤表觀電導率數(shù)據，按梯度分別于測量點選取18個樣點進行土壤剖面管柱樣品的采集，并同步記錄樣點的土壤表觀電導率數(shù)據及經緯度坐標。土壤管柱樣品的采集采用美國Rhino S1土壤樣品采集器（圖3b），鉆機管柱內配套長度為1 m 的PVC 管（圖3c），將采集的管柱樣品密封帶回實驗室，按比例分別在管柱0.375 m、0.75 m 處切割土壤管柱，共獲得0～0.375 m、0.375～0.75 m、0.75～1.00 m土壤剖面樣品486個。

圖3 樣點分布示意圖Fig.3 Samples point distribution

土壤pH 的測定為土水比1:2.5，土壤電導率的測定為土水比1:5。采用SPSS 26.0軟件對土壤表觀電導率與土壤pH 數(shù)據進行相關性分析，Microsoft Excel 2019 對土壤表觀電導率與土壤pH 數(shù)據進行線性擬合，利用地統(tǒng)計軟件ArcGIS 10.7 對土壤pH進行空間分析。

1.4 模型構建及精度驗證

采用全區(qū)與分區(qū)2種思路構建模型。全區(qū)建模是將486 個土壤剖面數(shù)據按0～0.375 m、0.375～0.75 m、0.75～1.00 m土層分別進行匯總，構建不同土壤剖面的反演模型；分區(qū)建模將9 塊樣地土壤樣品分別按不同土壤剖面建立單獨的反演模型。

本研究建模方法為多元線性回歸（Multiple Linear Regression，MLR），采用決定系數(shù)R2、均方根誤差RMSE、相對分析誤差RPD 來評價模型精度。模型精度評價見文獻［18］。

2 結果與分析

2.1 樣本土壤pH描述性統(tǒng)計分析

6.5≤pH＜7.5 為中性土壤，pH≥7.5 為堿性土壤［19］。研究區(qū)土壤剖面pH 描述性統(tǒng)計特征見表1。由表1 可知，在0～1.00 m 剖面，隨土層深度的增加，土壤pH逐漸增大且研究區(qū)土壤多為堿性。對3個土層土壤pH 分別進行分析，土壤pH 最大值為9.09，主要分布于0.375～0.75 m土層；最小值為7.46，分布于0～0.375 m 土層，極值相差1.63 個單位。標準差是反映1個數(shù)據集離散程度的變量。表1還表明，0.75～1.00 m 土層土壤pH 離散程度最低，0～0.375 m、0.375～0.75 m 土層土壤pH 較0.75～1.00 m土層離散程度高，表明0～0.375 m、0.375～0.75 m 土層土壤pH存在較大差異。

表1 土壤樣品pH統(tǒng)計特征(n=486)Tab.1 Statistical characteristics of soil pH of the soil samples (n=486)

綜合所有樣本分析，土壤pH 標準差最大，表明0～1.00 m剖面土壤pH變化較大；不同土層及所有樣本變異系數(shù)均小于10%，表明其變異程度均為低程度變異。對9 塊樣地0～1.00 m 土層分別進行分析（表2），土壤pH最大值為9號樣地，最小值為3號樣地；就離散程度而言，2 號樣地最低，9 號樣地最高；其中，9號樣地土壤pH變異性最強，2號樣地變異最弱；經實地調查發(fā)現(xiàn)3 個樣地分別位于棉田高產區(qū)（2號）、濕地區(qū)（3號）及排堿渠環(huán)繞區(qū)（9號）。

表2 各樣地土壤樣品pH統(tǒng)計特征(n=486)Tab.2 Statistical characteristics of soil pH of the soil samples from each sample area (n=486)

2.2 土壤pH與土壤表觀電導率的相關性分析

對土壤pH與土壤表觀電導率進行相關性檢驗時，需先對土壤表觀電導率數(shù)據進行可信度分析［20-21］，其可信度結果見表3。由表3 可知，在P＜0.01 條件下，表觀電導率ECh0.375和ECh0.75、ECv0.75和ECv1.0相關系數(shù)分別為0.96、0.92，表明表觀電導率數(shù)據可信度較高，可用來構建反演模型。

對土壤pH 數(shù)據與多模式土壤表觀電導率數(shù)據進行相關性分析，全區(qū)、分區(qū)相關系數(shù)分別見表3、圖4。表3 數(shù)據表明，3 個土層土壤pH 均與土壤表觀電導率間存在極顯著負相關（P＜0.01），其中0～0.375 m土層土壤pH與ECh0.75相關性最高，相關系數(shù)為0.34，表明0～0.375 m 土層土壤pH 與EM38-MK2水平模式存在強相關性；而0.375～0.75 m、0.75～1.00 m 土層土壤pH 與ECv0.75相關性最高，相關系數(shù)分別為0.46、0.43，表明0.375～0.75 m、0.75～1.00 m土層土壤pH與EM38-MK2垂直模式存在強相關性。

圖4 各樣地不同土層土壤pH與土壤表觀電導率間的Pearson相關系數(shù)Fig.4 Pearson correlation coefficients between soil pH and soil apparent conductivity in different soil layers in each sample area

表3 不同土層土壤pH與土壤表觀電導率間的Pearson相關系數(shù)Tab.3 Pearson correlation coefficients between soil pH and soil apparent conductivity in different soil layers

圖4表明，各樣地土壤pH與土壤表觀電導率相關系數(shù)存在顯著差異且分區(qū)思路相關系數(shù)均高于全區(qū)。各樣地相關系數(shù)表明，0～0.375 m 土層土壤pH 主要貢獻來自于ECh0.375、ECh0.75，其中ECh0.375貢獻最高；0.375～0.75 m 土層土壤pH 主要貢獻來自于ECh0.75、ECv0.75；0.75～1.00 m 土層土壤pH 主要貢獻來自于ECv0.75、ECv1.0，這符合EM38-MK2非線性響應函數(shù)［16,21-22］。但2、3、9 號樣地EM38-MK2 貢獻率與非線性響應函數(shù)存在差異，為探究原因，本研究后續(xù)以2、3、9 號樣地作為典型樣地對土壤pH 進行研究分析。

2.3 建模因子的確定

由表3可知，土壤pH與土壤表觀電導率間存在極顯著相關關系。以EM38-MK2 兩種測定模式的土壤表觀電導率數(shù)據與土壤pH數(shù)據建立線性回歸模型，建模因子的確定充分考慮EM38-MK2兩種測定模式獲取的表觀電導率數(shù)據。根據EM38-MK2非線性響應函數(shù)，不同測量模式對土壤深度響應的強烈程度存在差異。本研究建模過程綜合EM38-MK2儀器對土層的響應范圍，以EM38-MK2獲取的4組數(shù)據進行建模，具體模型精度見表4。

由表4 可知，模型R2隨土層深度增加均表現(xiàn)為先減小后增大。不同土層深度范圍，以ECh0.375+（ECh0.75+ECv0.75）/2+ECv1.0為建模因子，模型R2最高。EM38-MK2 非線性響應函數(shù)表明，ECh0.37585%的信號來自60 cm 土層以上［22］，本研究反演模型R2最小值均出現(xiàn)在0.375～0.75 m 土層，結果符合EM38-MK2的非線性響應函數(shù)。

表4 不同建模因子下各土層的決定系數(shù)Tab.4 Determination coefficients of the model for a soil layers relative to soil depth and modeling factors

2.4 全區(qū)模型與分區(qū)模型精度對比

全區(qū)模型以9塊樣地162個土壤剖面數(shù)據為總體，按2:1 比例劃分為建模集與驗證集，利用108 個數(shù)據進行建模，54個數(shù)據進行模型驗證。分區(qū)模型以每個樣地18 個土壤剖面數(shù)據為總體，以2:1 比例劃分，每個樣地取12個數(shù)據進行建模，6個數(shù)據進行驗證。模型精度分別見表5、表6。由表5 可知，全區(qū)模型建模集與驗證集R2、RPD 均較低，以本文選取的模型評價標準，全區(qū)模型不具備預測能力。

表5 全區(qū)模型pH反演模型精度Tab.5 Global model pH inversion model accuracy

由表6 可知，分區(qū)模型0.74≤R2≤0.93、2.00≤RPD≤3.50，0.01≤RMSE≤0.12，均優(yōu)于全區(qū)模型對應值，表明分區(qū)模型有較優(yōu)的預測能力。

表6 不同樣地pH反演模型精度Tab.6 Different samples pH inversion model accuracy

綜上所述，分區(qū)模型精度均優(yōu)于全區(qū)模型，下文對土壤pH 預測及插值均在分區(qū)模型基礎上完成。

2.5 不同剖面土壤pH空間分布特征

魏孝榮等［23］對土壤pH 的空間分布進行模擬，研究表明克里格插值可用于土壤pH空間分析。以ArcGIS 10.7 對9 塊樣地土壤pH 進行空間分布模擬。為進一步分析研究區(qū)內土壤pH 的變化，分別選取研究區(qū)內具代表性2號（棉田高產區(qū)）、3號（濕地區(qū)）、9號（排堿渠環(huán)繞區(qū)）3塊樣地對土壤pH進行插值分析，插值結果見圖5。圖5 表明，典型樣地土壤pH在水平及垂直尺度變化均較大，且3個土層間土壤pH均表現(xiàn)出隨深度增加而變大的趨勢。

圖5 還表明，不同區(qū)域棉田土壤pH 也具有差異，高產棉田區(qū)（2號樣地）0～1.00 m剖面土壤pH極差相差0.97 個單位，為3 個樣地中最低；高pH 區(qū)域主要集中在該樣地的東部、北部區(qū)域。被排堿渠環(huán)繞（9號樣地）的棉田土壤pH極差最大，相差1.37個單位。造成該現(xiàn)象的原因可能與排堿渠內鹽分的積累與滲透有關，排堿渠為西北-東南走向，渠內積累的鹽分通過滲透作用進入土壤，由點向面擴散，使該地塊西南部鹽漬化程度明顯高于東北部。

圖5 代表性樣地土壤剖面pH分布Fig.5 Distribution of typical samples of soil pH in different areas

濕地區(qū)（3 號樣地）表層土壤pH 均小于7.80，受冬灌影響，土壤鹽分大部分積聚在耕作層（40 cm）以下，但水庫附近較其他區(qū)域地下徑流量大，水量豐富，地下水對土壤反復進行淋洗，固相與液相進行質子交換，雖有大量可溶性鹽溶于地下水，但深層土壤鹽含量還是呈下降趨勢。

綜合3塊典型樣地可以發(fā)現(xiàn)，0.375～0.75 m土層較0～0.375 m、0.75～1.00 m 土層，極值相差最大，原因可能與研究區(qū)的冬灌有關。土壤鹽分經冬灌后，集中分布于40 cm 土層以下，3 月氣溫較低，土壤蒸發(fā)微弱，鹽分向表層遷移的動力不足，導致大部分鹽分仍累積在土壤40 cm土層及以下。弋鵬飛等［24］研究發(fā)現(xiàn)，使用膜下滴灌技術種植作物，隨著種植年限的增加，土壤鹽分會持續(xù)累積，且累積的鹽分易向地表遷移形成鹽分表聚。多年累積的土壤鹽分表聚改變了表層土壤pH，冬灌后鹽分雖淋洗至耕作層以下，但鹽分表聚造成表層土壤pH 不會隨灌溉在短期內發(fā)生改變。其次，在0～40 cm耕作層，作物根系分泌物也會直接影響土壤pH。

3 討論

通過電磁感應技術快速獲取了阿拉爾墾區(qū)不同區(qū)域棉田土壤表觀電導率數(shù)據，對典型樣地土壤剖面pH 進行分析。綜合模型精度，分區(qū)模型表現(xiàn)出更高精度，其原因可能與土壤質地、施肥及棉花枯枝落葉的腐爛分解等因素有關。首先，EM38-MK2 測量值反映的是土壤空間范圍內游離態(tài)電解質的含量［16］，單個樣地內，土壤各屬性指標變化較穩(wěn)定，獲取的表觀電導率數(shù)據間差異較小，分區(qū)模型預測能力高，模型穩(wěn)定性強；而全區(qū)模型為所有樣地的組合，受田間管理措施影響，各樣地在施肥、灌溉等方面可能存在差異，導致土壤屬性變化劇烈，降低了全區(qū)模型精度。其次，在進行表觀電導率數(shù)據獲取時，耕地處于未翻耕狀態(tài)，棉花枯枝落葉覆蓋于地表且根系尚存，根系的分泌物質及枯枝落葉腐爛分解在一定程度上影響了土壤pH的變化。

為探究EM38-MK2 測定土壤pH 的機理，對土壤實測電導率數(shù)據與土壤表觀電導率數(shù)據進行線性擬合，結果表明土壤實測電導率與土壤表觀電導率間相關系數(shù)高達0.98，且RMSE 均低于0.16，RPD為2.01～7.86。進一步對土壤pH與土壤實測電導率進行相關性檢驗，0～0.375 m、0.375～0.75 m、0.75～1.00 m 土層深度，土壤pH 與土壤電導率在P＜0.01條件下均呈極顯著負相關，相關系數(shù)介于0.66～0.95。同時土壤表觀電導率、土壤電導率與土壤pH間相關系數(shù)變化表現(xiàn)一致。通過建模發(fā)現(xiàn)，靠近水庫及棉田產量較高的區(qū)域，相關系數(shù)均表現(xiàn)為較低的值；而土壤鹽堿現(xiàn)象較嚴重及位于墾區(qū)北部的棉田土壤，相關系數(shù)則表現(xiàn)為高度相關，表明土壤鹽堿是影響土壤pH的重要因素之一。

“鹽效應零點”觀點解釋了土壤鹽分會影響土壤pH變化［25］，該觀點認為對于可變電荷土壤而言，存在一個凈電荷零點，當土壤處于凈電荷零點狀態(tài)時，土壤pH不受溶液中鹽濃度的影響，為鹽效應零點。土壤pH越靠近鹽效應零點，受鹽分影響越小，而一般可變電荷的鹽效應零點在pH 3.5～5.0，當pH小于5.0時土壤pH受鹽分的影響較小，而墾區(qū)土壤pH均在7.5及以上，根據鹽效應零點觀點，土壤鹽分對土壤pH存在很大影響。Miller等［26-27］通過大量調查數(shù)據發(fā)現(xiàn)，對一特定土壤而言，鹽濃度越高，pH受鹽分濃度的影響越大。此外，本研究還表明，土壤表觀電導率與土壤pH 間為極顯著負相關，而趙長?。?5］在吉林省的研究表明，土壤表觀電導率與土壤pH為極顯著正相關，出現(xiàn)此差異的原因可能與土壤質地及土壤離子類型有關。

本研究以土壤電導率為媒介，構建了土壤表觀電導率與土壤pH 間的線性回歸模型，實現(xiàn)了對土壤pH的測定。此外，如何有效提高全區(qū)模型精度，對EM38-MK2大范圍測定土壤pH具有重要意義。

4 結論

以阿拉爾墾區(qū)9塊棉田土壤pH為研究目標，利用EM38-MK2大地電導率儀水平與垂直2種測量模式獲取了土壤的表觀電導率數(shù)據，采用全區(qū)與分區(qū)2 種建模方法構建了表觀電導率與土壤pH 的線性回歸模型，所得結論如下：

（1）雙尾檢驗結果表明表觀電導率與土壤pH在P＜0.01 條件下分區(qū)思路相關系數(shù)為0.60～0.95；全區(qū)思路相關系數(shù)為0.28～0.46，均呈極顯著負相關，表明EM38-MK2可用于土壤pH的測定。

（2）綜合EM38-MK2水平和垂直模式獲得的數(shù)據作為建模因子，可顯著提高模型精度。

（3）分區(qū)模型0.74≤R2≤0.93，2.00≤RPD≤3.50，RMSE均較小，精度更高，表明分區(qū)模型精度優(yōu)于全區(qū)模型；同時土壤鹽分含量較高的樣地，模型精度也較高。

（4）空間分析結果表明，受冬灌、棉花根系及枯枝落葉的影響，各樣地土壤pH 經冬灌后均表現(xiàn)為深層高于表層。